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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 4 件
コンテキストを理解しようとする質問 — 仕事の背景を掘る人
同じ仕事を受けても背景を掘り下げる人の成果物は違います。表面の要求と本当の問題の差、ビジネスの文脈や利害関係者・制約をつかむ方法、「なぜ今これを?」という質問まで — 仕事のコンテキストを理解する具体的な方法を扱います。
2026-06-16 · 30 分で読めます #mindset#context#problem-solving#stakeholders#collaboration問題を定義し、問いを立てる方法 — 答えより問題が重要だ
間違った問題を素早く解くことが、もっとも高くつく無駄だ。5 Whys、リフレーミング、インバージョンといった問題定義の技法、よい問いの構造、制約の明確化、ステークホルダーの整合を、具体的な対話例とチェックリストで整理する。
2026-06-16 · 46 分で読めます #problem-solving#product#communication#critical-thinking#reframing体系的デバッグ — 推測ではなく推論でバグを捕まえる
デバッグの大半は訓練されていない推測だ。再現・分離・仮説・検証・修正・確認というコアループ、git bisect と二分探索、スタックトレースを正しく読む方法、heisenbug や race condition のような難しいバグ、そして AI エージェントとデバッグする方法まで。推論でバグを捕まえる技術をまとめる。
2026-05-14 · 35 分で読めます #debugging#methodology#engineering-craft#git-bisect#observability工業数学シリーズ 第1回：工業数学はなぜ重要なのか
工業数学がなぜ工学と開発の共通言語なのか、今後どのようなテーマをどのような順序で学ぶのかを案内する入門記事です。
2026-03-19 · 9 分で読めます #engineering-math#mathematics#modeling#problem-solving#2026-03